Data Science с нуля. Большая подборка курсов |
||
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2021-11-17 07:00 Привет, читатель! Меня зовут Артём Сайгин, я веду проект Growth lab, в котором рассказываю о digital-маркетинге и росте IT-продуктов. Сделал подборку из бесплатных курсов, для тех, кто делает свои первые шаги в Data Science. Делал изначально для себя, чтобы структурировать и упорядочить свои знания, но решил, что подборка будет полезна кому-то ещё. Курсы упорядочены по степени необходимости, начиная с базовых знаний, без которых будет тяжело даваться дальнейшее изучение (линейная алгебра, статистика, базовое знание python и т.д.), переходя к более сложным. Старался избавиться от избыточности, оставляя только самые ценные, на мой взгляд, курсы. Эти бесплатные курсы легко заменят вам платные. Структура курсов:
Дисклеймер: Необязательно проходить всё, что я указал ниже, достаточно начать изучение темы. и далее вы поймёте, куда двигаться дальше. Линейная алгебра и дискретная математика
Статистика и теория вероятностей
Python, SQL, R
Машинное обучение
Алгоритмы и структуры данных.
Нейронные сети и Deep Learning
Заключение Не забудьте поделится статьей с теми, кому она может быть важной. Если вы знаете какие-либо полезные курсы или материалы по Data Science — делитесь в комментариях. Источник: habr.com Комментарии: |
|